Die Seite zeigt, welche Studien einzelne Lernfunktionen prägen, was Quantas eigene Messungen erfassen und wo die Aussagekraft dieser Evidenz endet.
100 % der ausgelieferten KI-Karten quellenbelegt, 97,8 % Quote-Match (eigene offene Studie, Juni 2026).
Log-Loss 0,35 vs. 0,45 (SM-2), validiert auf 20 Mio. Wiederholungen.
81 % Retention nach 1 Woche vs. 27 % bei passivem Lesen (Karpicke & Roediger 2008).
Nur Anwendungs- & Analysefragen (Stufe 3–4). Keine reinen Definitionskarten.
Eigene offene Studie, Juni 2026
Jede KI-generierte Karte wird serverseitig per Quote-Match gegen ihre Quelle geprüft, und was nicht belegt werden kann, wird verworfen. Der Roh-Datensatz der Studie ist offen und zum Download verfügbar.
Evidenzbasiertes Lernen
In der veröffentlichten Source-First-Studie waren alle ausgelieferten Testkarten quellenbelegt; 97,8 % der erzeugten Kandidaten bestanden den Quote-Match.
Ye et al. 2022 · ACM SIGKDD · FSRS Benchmark
Anki unterstützt FSRS, verlangt aber mehr Eigenkonfiguration. Quanta integriert FSRS-6 direkt mit Quellenworkflow, Lernplanung und Prüfungssimulation.
Ye et al. verglichen FSRS gegen SM-2 auf über 20 Mio. Wiederholungen. FSRS modelliert Stabilität, Schwierigkeit und Abrufbarkeit individuell. Log-Loss: 0,35 gegenüber 0,45 bei SM-2, messbar präziser.
Quanta nutzt deine Bewertungen, um mit FSRS für jede Karte den nächsten Wiederholungstermin anhand des modellierten Gedächtniszustands zu berechnen.
Beispiel
Du bereitest dich auf deine Analysis-Klausur vor. Quanta sieht, dass du Grenzwerte sicher beherrschst, bei Integralen aber noch schwächelst, und plant diese gezielt für morgen früh.
Ye et al. 2022 · Log-Loss 0.35 vs 0.45 · n = 20M+ Wiederholungen
Drei Methoden · Drei Studien
Keine Lern-Esoterik. Jede Methode in Quanta hat eine peer-reviewte Studie hinter sich und einen messbaren Faktor.
In der veröffentlichten Source-First-Studie waren alle ausgelieferten Testkarten quellenbelegt; 97,8 % der erzeugten Kandidaten bestanden den Quote-Match.
Karpicke & Roediger 2008 · Science
Maximales Testen erzielt 81 % Behaltensleistung nach einer Woche. Passives Lesen bei identischer Lernzeit: 27 %.
S = Lesen · T = Testen (Aktiver Abruf)
Karpicke & Roediger 2008 · Science Vol. 319 · n = 80 Teilnehmer
Jede Session endet mit aktivem Abruf, mit Anschlussfragen statt Multiple-Choice-Raten.
Rohrer & Taylor 2007 · Instructional Science
Blockiertes Üben fühlt sich stark an und bricht in der Prüfung auf 20 % ein. Gemischtes Üben hält 63 %, also Faktor 3.
Rohrer & Taylor 2007 · Instructional Science 35(6) · n = 24 Teilnehmer
Quanta mischt Themen in jeder Session automatisch, genau wie in der echten Prüfung.
Chi et al. 2001 · Cognitive Science
Dialogisches Lernen erzeugt tieferes Konzeptverständnis als direkte Instruktion. Wer selbst erklärt, versteht.
Warum oxidiert Mangan in MnO₄⁻ nicht weiter?
Weil es schon in der höchsten Oxidationsstufe ist?
Richtig. Und welche Stufe ist das, was sagt dir die Ladung des Komplexes?
Chi et al. 2001 · Cognitive Science 25 · dialogisches Lernen
Quantas KI stellt kontextbezogene Rückfragen und kann anschließend Feedback sowie eine Modellantwort geben.
Peer-reviewed · Ye et al. 2022 · ACM SIGKDD
SM-2 (1987) kennt keine individuelle Gedächtnismodellierung. FSRS (2022) erreicht einen niedrigeren Log-Loss als SM-2: 0,35 gegenüber 0,45 auf 20 Millionen Wiederholungen, eine messbar präzisere Vergessensvorhersage.
In der veröffentlichten Source-First-Studie waren alle ausgelieferten Testkarten quellenbelegt; 97,8 % der erzeugten Kandidaten bestanden den Quote-Match.
Quelle: ACM KDD 2022
Validiert auf 20.483.712 Wiederholungen · Wie das deinen Readiness Score berechnet →
Listed as FSRS-6 flashcard platform for DACH. Source-first AI generation, Bloom taxonomy control, Haladyna & Downing distractor validation.
Bislang einzige uns bekannte DACH-Plattform im internationalen FSRS-Forschungsregister (Stand 2026)
Anki unterstützt FSRS als konfigurierbare Option. Quanta verbindet FSRS-6 mit Source-First-Generierung, Formelwerkzeugen und Prüfungssimulation.
In der veröffentlichten Source-First-Studie waren alle ausgelieferten Testkarten quellenbelegt; 97,8 % der erzeugten Kandidaten bestanden den Quote-Match.
| Feature | Quanta | Anki | Quizlet | StudySmarter |
|---|---|---|---|---|
| Algorithmus | FSRS-6 (2025) | FSRS / SM-2 | Learn (personalisiert) | Spaced Repetition |
| Quellenprotokoll | ||||
| KI-Tutor | ||||
| MINT / LaTeX | ||||
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Quellenprotokoll · Vollständiger Vergleich · Bloom-Taxonomie
FSRS-6 ohne separates Setup
Anki unterstützt FSRS und weitreichende Eigenkonfiguration. Quanta bettet FSRS-6 in einen geführten Workflow mit Source-First-KI, Prüfungssimulation und Readiness Score ein.
FSRS, Active Recall, Ebbinghaus, alle Konzepte, die Quanta fundieren, erklärt mit peer-reviewten Quellen.
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